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关联规则算法在股票分析预测中的应用研究的中期报告
1.研究背景
关联规则算法是数据挖掘中的一种重要算法，在市场营销、产品推荐等领域得到广泛应用。这种算法可以在数据集中寻找出现频率较高的项集，并从中挖掘出有意义的关联规则。
股票分析预测是金融领域中的重要问题，关联规则算法可以应用于该领域中的数据处理和规律挖掘，提供预测和决策支持。
2.研究目的
本研究旨在探讨关联规则算法在股票分析预测中的应用，具体研究目的如下：
-提出适用于股票数据的关联规则算法；
-利用该算法对股票数据进行分析；
-探究关联规则算法在股票分析预测中的应用价值。
3.研究方法
本研究采用实证分析方法，具体研究步骤如下：
-收集股票数据，包括价格、成交量、市值等指标；
-运用关联规则算法对数据进行挖掘和分析；
-对算法挖掘出来的关联规则进行分析和解释；
-列举股票市场中的实例，探究关联规则算法在股票分析预测中的应用价值；
-探究算法的优缺点，提出改进意见。
4.预期结果
预计本研究将提供以下结果：
-提出一种适用于股票数据的关联规则算法；
-分析该算法在股票分析预测中的应用价值；
-对研究结果进行解释和探讨，提出改进意见；
-为股票投资决策提供数据支持和参考。
5.总结
关联规则算法是数据挖掘中的一种重要算法，能够应用于股票分析预测中，提供数据支持和决策参考。本研究将探讨关联规则算法在股票分析预测中的应用，提出适用于股票数据的关联规则算法，为股票投资决策提供数据支持和参考。